多智能体协同的钻井智能决策方法与系统平台
|日期：2026-07-21 |访问量：
（一）成果基本情况
1.主要完成单位：
太阳集团网tyc9728（北京）
2.主要完成人：
宋先知、李根生、祝兆鹏、张诚恺等
（二）成果主要内容
1.成果概况
面向“人工智能+”国家重大战略，围绕地质-工程环境感知、全局优化决策等关键问题开展研究，形成了钻井状态智能表征与多智能体协同决策理论方法，搭建了“边云一体”智能监控、诊断与决策云平台，累计应用400余井次，风险诊断成功率>90%，钻井效率平均提升15%以上。
2.主要科技创新
（1）井下状态智能感知：建立了地质-井筒-轨迹三维可视化表征模型，形成了少/无测点情况下的井筒温压与岩屑运移实时表征方法，构建了溢漏卡等风险复杂的智能预警模型，实现了地层、钻头、钻柱、水力等井下状态的智能感知。
（2）多智能体协同智能决策：建立了钻速智能表征与参数闭环优化框架，研发了井眼轨迹智能预测与动态优化方法，构建了风险-效率-轨迹耦合的多智能体协同决策机制，实现了风险约束与多目标冲突下钻井效率的全局智能优化。
（3）钻井大模型与人机交互：形成了钻井多模态数据治理与领域知识图谱/知识库构建关键技术，实现了钻井方案一键式生成、人机交互问答与校核。
3.应用成效
搭建了“边云一体”智能监控、诊断与决策云平台，在中石油（塔里木、新疆等）、中石化（顺北等）、中海油（渤海等）及海外（厄瓜多尔等）16家单位推广应用，支持12000米自动化钻机与15000米智能化钻机现场作业，累计服务400余井次，钻井效率平均提高15%以上，溢漏卡等风险诊断准确率90%以上。